施工現(xiàn)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警新方法內(nèi)容簡(jiǎn)介

吳偉巍編著的《施工現(xiàn)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警新方法/東南土木青年教師科研論叢》是東南土木青年教師科研論叢之一，《施工現(xiàn)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警新方法/東南土木青年教師科研論叢》從建筑業(yè)施工現(xiàn)場(chǎng)前饋信號(hào)的視角，建立針對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)安全危險(xiǎn)源的前饋信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的方法。

吳偉巍

男，1981年生，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師：在東南大學(xué)土木工程學(xué)院建設(shè)與房地產(chǎn)系工作。已經(jīng)在期刊Automation in Construction等國(guó)內(nèi)外雜志以及國(guó)際會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇。擔(dān)任Automation in Construction等和《上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)（英文版）》等期刊的審稿人。曾經(jīng)是英國(guó)拉夫堡大學(xué)的訪問學(xué)者和香港理工大學(xué)的研究助理，主要研究方向?yàn)槭┕がF(xiàn)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究。

1 緒論

1．1研究背景及研究意義

1．2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及不足

1．2．1傳統(tǒng)的研究視角

1．2．2安全風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域研究的發(fā)展趨勢(shì)

1．2．3現(xiàn)有研究的不足

1．3研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容及擬解決的關(guān)鍵問題

1．3．1研究目標(biāo)

1．3．2主要研究?jī)?nèi)容

1．3．3研究?jī)?nèi)容框架結(jié)構(gòu)

1．3．4擬解決的關(guān)鍵問題

1．4研究方法及技術(shù)路線

1．4．1研究方法

1．4．2技術(shù)路線

1．5本章小結(jié)

2 基于前饋信號(hào)的實(shí)時(shí)監(jiān)控子系統(tǒng)構(gòu)建

2．1理論基礎(chǔ)及研究方法

2．1．1多米諾骨牌(Domino)理論及其發(fā)展

2．1．2人員過失(Human Ermr)理論

2．1．3建筑業(yè)事故影響因素模型

2．1．4拉夫堡大學(xué)的ConCA建筑業(yè)事故原因模型

2．2理解施工現(xiàn)場(chǎng)的前饋信號(hào)及未遂事件

2．2．1前饋信號(hào)及未遂事件的概念及其重要性

2．2．2施工現(xiàn)場(chǎng)的前饋信號(hào)及未遂事件

2．2．3施工現(xiàn)場(chǎng)完整的安全管理系統(tǒng)構(gòu)建

2．3前饋信號(hào)及未遂事件調(diào)查模型(PaICFs)構(gòu)建

2．3．1阻止前饋信號(hào)及未遂事件成為事故的因素

2．3．2施工現(xiàn)場(chǎng)PaICFs調(diào)查模型構(gòu)建

2．3．3應(yīng)用示例

2．4本章小結(jié)

3 基于PaICFS模型的案例分析及效果檢驗(yàn)

3．1理論基礎(chǔ)及研究方法

3．1．1案例分析

3．1．2調(diào)查問卷

3．1．3 Kappa統(tǒng)計(jì)值

3．2案例分析的結(jié)果

3．2．1統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3．2．2英美安全事故影響因素的相同性及差異性分析

3．3針對(duì)英國(guó)施工企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)安全顧問的調(diào)查問卷

3．3．1問卷背景

3．3．2統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3．4被調(diào)查的安全負(fù)責(zé)人及安全顧問的內(nèi)部一致性測(cè)度

3．4．1模型的選用

3．4．2權(quán)重的賦值

3．4．3權(quán)重Kappa的計(jì)算

3．5本章小結(jié)

4 基于改進(jìn)事故序列前饋信號(hào)模型的安全風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量

4．1理論基礎(chǔ)及研究方法

4．1．1基于統(tǒng)計(jì)概率(PRA)的安全風(fēng)險(xiǎn)的定量化研究

4．1．2對(duì)未遂事件的定量化分析

4．1．3事故序列前饋信號(hào)(ASP)模型

4．2改進(jìn)的事故序列前饋信號(hào)模型(MASP)

4．2．1施工現(xiàn)場(chǎng)前饋信號(hào)“分組”的特點(diǎn)

4．2．2改進(jìn)的針對(duì)前饋信號(hào)組的事件樹的構(gòu)建

4．2．3改進(jìn)的針對(duì)前饋信號(hào)組的安全風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法

4．3基于MASP的安全風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量結(jié)果

4．3．1事件樹的構(gòu)建結(jié)果

4．3．2安全風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量結(jié)果示例

4．4 MASP的敏感性分析

4．4．1歷史數(shù)據(jù)中致命事故占總事故的比例

4．4．2經(jīng)驗(yàn)比例303：29：1

4．4．3在事故發(fā)生的條件下某個(gè)前饋信號(hào)的發(fā)生次數(shù)

4．4．4在事故發(fā)生的條件下前饋信號(hào)發(fā)生的總次數(shù)

4．4．5某個(gè)前饋信號(hào)在觀察期內(nèi)發(fā)生的次數(shù)

4．4．6前饋信號(hào)在觀察期內(nèi)發(fā)生的總次數(shù)

4．4．7敏感性分析結(jié)果

4．5本章小結(jié)

5 預(yù)警系統(tǒng)閾值確定及風(fēng)險(xiǎn)傾向測(cè)度

5．1理論基礎(chǔ)及研究方法

5．1．1信號(hào)檢測(cè)理論的傳統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域綜述

5．1．2信號(hào)檢測(cè)理論在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用綜述

5．1．3二元信號(hào)檢測(cè)的模型

5．1．4多元信號(hào)檢測(cè)的模型

5．1．5信號(hào)檢測(cè)的結(jié)果和判決概率

5．2基于SDT的施工現(xiàn)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建與比較

5．2．1施工現(xiàn)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的判決域劃分與判決概率

5．2．2基于貝葉斯準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型

5．2．3基于最小平均錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型

5．2．4基于最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型

5．2．5基于奈曼一皮爾遜準(zhǔn)則確定預(yù)警閾值的模型

5．2．6施工現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)檢測(cè)模型的適用性比較

5．3基于奈曼一皮爾遜準(zhǔn)則的閾值計(jì)算結(jié)果及預(yù)測(cè)結(jié)果

5．3．1安全信號(hào)密度函數(shù)的參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn)

5．3．2危險(xiǎn)信號(hào)密度函數(shù)的參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn)

5．3．3奈曼一皮爾遜準(zhǔn)則下的閾值計(jì)算

5．3．4判斷結(jié)果

5．3．5有關(guān)問題討論

5．4施工現(xiàn)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的敏感性及風(fēng)險(xiǎn)傾向測(cè)度

5．4．1敏感性及風(fēng)險(xiǎn)傾向的定量化描述

5．4．2敏感性的計(jì)算結(jié)果

5．4．3風(fēng)險(xiǎn)傾向的計(jì)算結(jié)果

5．5本章小結(jié)

6 實(shí)時(shí)監(jiān)控子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的可能性及其系統(tǒng)設(shè)計(jì)

6．1理論基礎(chǔ)及研究方法

6．1．1案例分析及其結(jié)果

6．1．2無線射頻識(shí)別(RFID)

6．1．3無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)和Zigbee協(xié)議

6．1．4調(diào)查問卷和Kappa統(tǒng)計(jì)值

6．2自動(dòng)獲取數(shù)據(jù)的需求分析

6．2．1現(xiàn)有研究的不足

6．2．2主要的未遂事件分析結(jié)果

6．2．3自動(dòng)獲取數(shù)據(jù)的需求分析

6．3技術(shù)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)獲取的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及硬件采用

6．3．1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)

6．3．2相關(guān)硬件的采用

6．4可獲得的實(shí)時(shí)信息的實(shí)用性及有效性分析

6．4．1調(diào)查問卷的結(jié)構(gòu)

6．4．2調(diào)查問卷的結(jié)果

6．5被調(diào)查的安全負(fù)責(zé)人及安全顧問的內(nèi)部一致性測(cè)度

6．5．1模型的選用

6．5．2權(quán)重的賦值

6．5．3權(quán)重Kappa的計(jì)算

6．6本章小結(jié)

7 結(jié)論與展望

7．1主要結(jié)論

7．2創(chuàng)新點(diǎn)

7．3研究不足及研究展望

參考文獻(xiàn)

附錄

附錄1關(guān)于前饋信號(hào)的調(diào)查問卷

附錄2 Kappa統(tǒng)計(jì)值及相關(guān)指標(biāo)的電子表格計(jì)算界面示意

附錄3估算中使用的相關(guān)數(shù)據(jù)

附錄4安全信號(hào)參數(shù)估計(jì)中使用的相關(guān)數(shù)據(jù)

附錄5危險(xiǎn)信號(hào)參數(shù)估計(jì)中使用的相關(guān)數(shù)據(jù)2100433B

建筑施工作為高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè),施工現(xiàn)場(chǎng)安全事故的發(fā)生對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人民生活和自然環(huán)境都將產(chǎn)生重大的影響。國(guó)內(nèi)外的研究人員和從業(yè)人員一直都在研究如何降低施工現(xiàn)場(chǎng)的安全風(fēng)險(xiǎn),但是似乎一直沒有找到從根本上解決這個(gè)問題的方法,建筑業(yè)施工現(xiàn)場(chǎng)的安全事故一直困擾著建筑業(yè)。識(shí)別事故發(fā)生前可能的前饋信號(hào)具有提高安全績(jī)效的巨大潛力,許多組織已經(jīng)開始研究如何確定事故前饋信號(hào)的程序和方法,并且已經(jīng)從中獲益。本書就是從建筑業(yè)施工現(xiàn)場(chǎng)前饋信號(hào)的視角,建立針對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)安全危險(xiǎn)源的前饋信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的方法。本書可供施工現(xiàn)場(chǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)研究人員和施工安全從業(yè)人員參考使用。

2017年12月29日，《產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分級(jí)導(dǎo)則》發(fā)布。

2018年7月1日，《產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分級(jí)導(dǎo)則》實(shí)施。

心安寶（iHolter)心臟實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)預(yù)警機(jī)

“心安寶”是世界上第一款以2.5G/3G 基帶處理器為核心的心臟遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)儀器。它將心電數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)處理和移動(dòng)數(shù)據(jù)通訊功能合為一體，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程移動(dòng)狀態(tài)下的超過48小時(shí)連續(xù)心電數(shù)據(jù)采集、高精度的實(shí)時(shí)分析診斷、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分區(qū)管理、醫(yī)療證據(jù)數(shù)據(jù)處理、緊急求助呼叫、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息交換等功能，滿足了醫(yī)院、患者及亞健康人群的診療、監(jiān)護(hù)及預(yù)防需求。

心臟實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)預(yù)警機(jī)A21A型、B2AG型心臟實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)預(yù)警機(jī)，可同步采集顯示心臟兩個(gè)心室面的心電圖（MV1、MV5、MaVF三個(gè)導(dǎo)聯(lián)任選兩個(gè)）進(jìn)行常規(guī)監(jiān)護(hù)預(yù)警，適用于心律失常用戶和部分心肌缺血用戶。M3AG型心臟實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)預(yù)警機(jī)，同步采集顯示心臟三個(gè)心室面的心電圖（V1、V5、aVF三導(dǎo)聯(lián)心電數(shù)據(jù)），進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)預(yù)警。廣泛適用于各種心律失常用戶和大部分心肌缺血用戶。

心安寶心臟實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)預(yù)警機(jī)產(chǎn)品主要功能

自適應(yīng)分析診斷和預(yù)警技術(shù)

“心安寶”電生理數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)模型是一個(gè)心電數(shù)據(jù)節(jié)律、速率、ST段形態(tài)陣列，自動(dòng)根據(jù)患者當(dāng)前的心電基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，自適應(yīng)調(diào)整閾值，跟蹤捕捉患者具有臨床價(jià)值的動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)并自動(dòng)發(fā)送至心電監(jiān)護(hù)中心，無需醫(yī)生和患者人工設(shè)置，有效減輕醫(yī)院醫(yī)生工作負(fù)荷。

醫(yī)療證據(jù)“黑匣子”技術(shù)

“心安寶”醫(yī)療證據(jù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，“黑匣子”記錄“心安寶”的工作狀態(tài)，患者人工不可刪除，為醫(yī)院提供醫(yī)療證據(jù)數(shù)據(jù)，保障醫(yī)療服務(wù)安全。

離線監(jiān)測(cè)技術(shù)

“心安寶”離線監(jiān)測(cè)功能，可以在切斷脫離移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，繼續(xù)保持心臟監(jiān)測(cè)分析預(yù)警，24小時(shí)連續(xù)監(jiān)測(cè)記錄，自適應(yīng)分析預(yù)警，方便患者用戶在保密會(huì)議場(chǎng)所或航空飛行環(huán)境下使用。

移動(dòng)定位技術(shù)

“心安寶”位置定位功能，該功能啟動(dòng)時(shí)，城市區(qū)域精度為10-30米。對(duì)于有定位需求的用戶，可以選擇提供移動(dòng)定位服務(wù)，醫(yī)院在患者用戶突發(fā)情況可以準(zhǔn)確鎖定用戶位置。

緊急呼叫技術(shù)

“心安寶”具有網(wǎng)絡(luò)在線緊急呼叫功能，在患者沒有進(jìn)行心臟監(jiān)測(cè)情況下，觸發(fā)緊急呼叫鍵可以向醫(yī)院和親屬手機(jī)發(fā)出“我需要幫助”的呼叫求助。

心安寶心臟實(shí)時(shí)監(jiān)護(hù)預(yù)警機(jī)產(chǎn)品基本參數(shù)